多语言LLM安全研究现状：从衡量语言鸿沟到弥合它

本文全面分析了LLM安全研究的语言多样性，强调了该领域以英语为中心的特点。通过系统性地审查了2020年至2024年间在*ACL主要NLP会议和研讨会上发表的近300篇出版物，我们发现LLM安全研究中存在一个显著且日益扩大的语言鸿沟，即使是高资源量的非英语语言也只获得了极少的关注。我们进一步观察到，非英语语言很少作为独立的语言进行研究，并且英语安全研究在语言文档实践方面表现不佳。为了促进未来对多语言安全的研究，我们根据我们的调查提出了一些建议，然后提出了三个具体的未来研究方向：安全评估、训练数据生成和跨语言安全泛化。基于我们的调查和提出的方向，该领域可以为全球不同人群开发更健壮、更具包容性的人工智能安全实践。